改进型概率地图航迹规划方法

针对在线航迹规划对时间和内存要求较高,提出一种基于遗传算法的改进型概率地图算法。该方法引入分层规划的思想,在离线航迹规划时,利用遗传算法找到最优初始航迹并建立航迹走廊,以此来缩小概率地图的规划空间。概率地图方法在缩小后的空间中建立概率地图,自由线路数量大大降低,同时使得在线航迹规划搜索范围减少,时间缩短。仿真实例表明,该方案比传统PRM更能满足在线航迹规划的要求。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。